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解码非...中的想象和口头短语
语音生成是一种分层机制，涉及大脑和口腔发音器官的同步，其中语言概念的意图被转化为有意义的声音。闭锁综合征患者（完全瘫痪但有意识）完全失去了运动能力，包括发音甚至眼球运动。神经通路可能是恢复这些患者一定程度交流的唯一选择。当前的脑机接口 (BCI) 使用患者的视觉和注意力相关性来建立交流，导致交流速度较慢（每分钟几个字）。直接从神经信号解码想象中的语音（然后驱动语音合成器）有可能提高交流速度。在本研究中，我们研究了从 8 名成年受试者的单次试验、非侵入性脑磁图 (MEG) 信号中收集的五个想象和口语短语的解码。使用了两种机器学习算法。一种是以统计特征为基线方法的人工神经网络 (ANN)。另一种方法是将卷积神经网络 (CNN) 应用于从 MEG 信号中提取的空间、光谱和时间特征。实验结果表明，可以直接从神经磁信号中解码想象和口语短语。CNN 被发现非常有效，平均解码准确率高达 93%（想象短语）和 96%（口语短语）。
基于脑电图的中风患者运动想象和运动执行过程中大脑连接的变化
脑电图 (EEG) 可以记录与运动相关的大脑区域的功能连接，并预测中风后运动恢复的可能性 ( Hoshino et al., 2020 )。PMA 位于皮质运动区前部，中央前回前方。其主要生理功能是运动的准备和计划，这是一个至关重要的运动控制组成部分 ( Park et al., 2011; Wang et al., 2016 )。在 ME 期间，MA 接收来自 PMA 的信号，随后向身体肌肉发送命令来执行动作，从而控制身体运动 ( Fleischmann et al., 2014 )。此外，通过 EEG 测量的运动皮质连接，特别是同侧运动区和同侧运动前区 (PMA) 连接，与运动障碍和中风后治疗的改善密切相关；因此，它可能是皮质功能和可塑性的有用生物标志物 ( Wu et al., 2015 )。与功能性磁共振成像（fMRI）或脑磁图（MEG）相比，电流源估计的可靠性和空间分辨率有限；但脑电图具有低成本和便携性的优势（Xiaogang et al.，2021）。它可用于脑卒中患者的床边评估，其毫秒级的时间分辨率有利于探索神经活动的动态变化（Warbrick，2022）。
在听故事中使用词语上下文语义进行 MEG 编码
大脑编码是将刺激映射到大脑活动的过程。关于功能性磁共振成像 (fMRI) 的语言大脑编码，有大量与句法和语义表征相关的文献。脑磁图 (MEG) 具有比 fMRI 更高的时间分辨率，使我们能够更精确地观察语言特征处理的时间。与 MEG 解码不同，使用自然刺激的 MEG 编码研究很少。现有的关于故事聆听的研究侧重于音素和简单的基于单词的特征，而忽略了上下文、句法和语义方面等更抽象的特征。受先前 fMRI 研究的启发，我们使用基本的句法和语义特征，以不同的上下文长度和方向（过去与将来）对 8 名听故事的受试者的数据集进行 MEG 大脑编码研究。我们发现 BERT 表示可以显著预测 MEG，但不能预测其他句法特征或词向量（例如 GloVe），这使我们能够在听觉和语言区域随时间以分布式方式对 MEG 进行编码。特别是，过去的背景对于获得显著的结果至关重要。索引术语：大脑编码、人机交互、MEG、句法、语义、上下文长度
人类味觉感知：脑机接口 (BCI) 及其作为味觉驱动感官研究工程工具的应用
摘要 感官满足是消费者接受的关键，也决定了任何食品在市场上的成功。虽然外观、气味和质地等不同的感官参数被认为是决定食品整体可接受性的因素，但味道起着重要作用。由于感官小组不能真实反映消费者的味觉感知，因此行业专注于市场调查。实际上，消费者的味觉感知因产品成本、品牌以及他们的年龄和健康状况而异。食物品尝的过程从舌头开始，不同的味觉受体对各种味觉刺激作出反应，并将信号传递到大脑区域的皮层。这些信号导致电流流过大脑神经网络，并增加特定大脑区域的含氧血液利用率。使用脑电图、脑磁图、功能性磁共振成像和脑机接口 (BCI) 技术等非侵入式设备，可以感知这些信号并将其解码为有用的感官数据。这篇综述解释了不同味觉刺激的味觉识别途径以及 BCI 技术检测和区分它们的基本步骤。此外，它还探索了与BCI相关的味觉驱动感官研究及其相关的限制因素，以成为未来的感官方法。
MEGFormer：通过扩展语义表示来增强大脑活动的语音解码
摘要。尽管近年来有多项研究通过非侵入性技术对大脑活动中的语音解码进行了研究，但这项任务仍然是一项挑战，因为解码质量仍然不足以满足实际应用。有效的解决方案可以帮助脑机接口 (BCI) 的发展，有可能使患有言语障碍的人恢复交流。同时，这些研究可以为大脑如何处理语音和声音提供根本性的见解。解码感知语音的方法之一是使用经过对比学习训练的自监督模型。该模型以零样本方式将脑磁图 (MEG) 中相同长度的片段与音频进行匹配。我们通过结合基于 CNN Transformer 的新架构改进了解码感知语音的方法。由于提出的修改，感知语音解码的准确率从目前的 69% 显着提高到 83%，从 67% 提高到 70%（在公开可用的数据集上）。值得注意的是，准确率的最大提升体现在较长的、带有语义的语音片段中，而不是较短的、带有声音和音素的语音片段中。我们的代码可在 https://github.com/maryjis/MEGformer/ 上找到
神经影像学促进亨廷顿氏病的临床试验：EHDN成像工作组的当前意见
摘要。神经影像越来越多地包括在亨廷顿疾病（HD）的临床试验中，从参与者选择和安全监测到疾病改良的证明，从参与者选择和安全监测到疾病。选择适当的方式和相关分析工具需要仔细考虑。代表EHDN成像工作组，我们提出了有关将神经影像纳入高清试验的实用性和未来前景的当前意见。涵盖结构 - 功能 - 功能和扩散的关键成像方式 - MRI，灌注成像，正电子发射断层扫描，磁共振光谱和磁脑摄影，我们解决了如何在HD试验中使用神经影像，以：1）辅助患者选择，富集患者，富集，富集，富集，富集，层次，层次，层次，层次，安全性监测和安全性； 2）展示生物分布，目标参与和药效学； 3）提供疾病改良的证据； 4）了解治疗后大脑重组织。我们还提出了将研究方法论转化为临床试验环境的挑战，包括设备要求和成本，获取和分析的标准化，患者负担和侵入性以及结果的解释。我们得出的结论是，在适当考虑模式，研究设计和分析的情况下，成像具有巨大的潜力，可以促进HD中有效的临床试验。
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静息态脑磁图 (MEG) 数据显示出复杂但结构化的时空模式。然而，这些信号模式的神经生理学基础尚不完全清楚，并且底层信号源在 MEG 测量中混杂在一起。在这里，我们开发了一种基于非线性独立分量分析 (ICA) 的方法，这是一种可通过无监督学习训练的生成模型，用于从静息态 MEG 数据中学习表示。在使用 Cam-CAN 存储库中的大量数据集进行训练后，该模型已学会使用潜在非线性分量来表示和生成自发皮质活动模式，这反映了具有特定频谱模式的主要皮质模式。当应用于视听 MEG 的下游分类任务时，尽管对标签的访问有限，非线性 ICA 模型仍可与深度神经网络实现竞争性的性能。我们进一步验证了该模型在不同数据集中的通用性，方法是将其应用于独立的神经反馈数据集，以解码受试者的注意力状态，提供实时特征提取并解码正念和思维诱导任务，在个人层面的准确率约为 70%，这比线性 ICA 或其他基线方法获得的准确率高得多。我们的结果表明，非线性 ICA 是对现有工具的宝贵补充，特别适合自发 MEG 活动的无监督表示学习，然后可以在标记数据稀缺时应用于特定目标或任务。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
使用机器学习预测轻度认知障碍的进展：系统，定量和批判性评论
我们对研究的研究进行了系统的综述，该研究重点是自动预测对阿尔茨海默氏病（AD）痴呆症的轻度认知障碍进展，以及对影响性能的方法论选择的定量分析。此评论包括172篇文章，从中提取了234篇实验。对于每个人，我们报告了使用的数据集，特征类型，算法类型，performence和潜在的方法论问题。使用多元混合效果线性回归评估了这些特征对性能的影响。我们发现，使用认知，流通氧化葡萄糖 - 螺质发射层造影术或磁性脑电图和磁性变量显着提高了预测性能，与不包括其他方式相比，预测性能显着提高，尤其是其他模态，尤其是T1磁性音乐成像，但表明了一个明显的图表。认知评估的良好表现质疑成像的广泛使用，以预测AD的发展，并提倡探索进一步的域名认知评估。我们还识别了几个方法论问题，包括缺少测试集，或在几乎四分之一论文中使用其用于特征选择或参数调整的使用。在15％的研究中发现的其他问题对该方法与临床实践的相关性产生了怀疑。我们还强调，短期预测可能不会比预测受试者保持稳定
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振荡能力和相位同步图神经元动力学，并经常研究以差异化健康和患病的大脑。然而，这些特征从成年早期到老年的课程和空间变异知识知之甚少。在横截面成人样本（n = 350）中利用磁脑摄影（MEG）静止状态数据，我们探测了寿命差异（18-88年）在连接性，功率和交互作用中与性别的影响。基于最近尝试联系大脑结构和功能的尝试，我们测试了年龄对皮质厚度和功能网络的空间对应关系。我们进一步探测了研究样本水平的直接结构 - 功能关系。我们发现MEG频率特异性模式随着性别的年龄和低频之间的差异。连通性和功率在中年表现出不同的线性轨迹或转弯点，可能反映了不同的生理过程。在三角洲和β频段中，这些年龄效应对应于皮质厚度的效果，这表明整个寿命的模态之间的共同变化。结构功能耦合是频率依赖性的，并且在单峰或多模式区域中观察到。总的来说，我们提供了成年的地形功能概述的全面概述，该功能可以构成神经认知和临床研究的基础。这项研究进一步阐明了大脑结构结构与快速振荡活动的关系。